【自然语言处理】通俗理解LSTM神经网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1什么是神经网络？

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一个基于神经元网络模型的集成学习系统。它由一个带有输入、输出、隐藏层以及激活函数的多层结构组成。在人工神经网络中，有些神经元之间的连接代表着信号的传递，而有些连接并不直接相连。通过反复迭代神经元之间的数据流动，并利用中间结果对输入数据进行逼近或预测，神经网络可以模拟出许多复杂的非线性动态系统，如图像识别、语音识别、机器翻译等。

1.2什么是LSTM?

长短时记忆神经网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种递归神经网络，能够对序列数据进行更好地建模。LSTM网络中的每一单元是一个门控结构，其中有三个输入、三个输出以及一个遗忘门。LSTM网络使用了门控结构，能够在处理长时间序列数据时更加灵活有效。

1.3为什么需要LSTM?

传统的循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）存在梯度消失或者爆炸的问题，并且容易发生梯度弥散（Gradient Vanishing/Exploding）。为了解决这些问题，研究人员